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Technical Spec Template

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mohitagw15856
technical-spec-template

Crea documentos de especificación técnica estructurados que conectan requisitos de producto con implementación de ingeniería. Úsalo cuando escribas una especificación técnica, especificación de ingeniería, documento de diseño de sistema o especificación de API. Produce una especificación completa con declaración del problema, solución propuesta, modelo de datos, diseño de API, alternativas consideradas, consideraciones de seguridad, plan de pruebas y estrategia de despliegue.

Overview

Publishermohitagw15856
Repositorypm-claude-skills
Skill nametechnical-spec-template
Stars
1.4K
Forks
257
Bundled files
Instructions only
LicenseMIT
Links
  • Markdown instructions

    A SKILL.md file the model loads on demand, so it only costs tokens when a request actually matches.

  • Works with any LLM

    AI skills are plain Markdown, not provider-specific code, so this works with GPT, Claude, Gemini, Grok, or a local model.

  • Self-contained

    Everything the model needs lives in the instructions — no extra files to sync.

  • Open source

    Published by mohitagw15856 on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Technical Spec Template AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

1

Install in TypingMind

TypingMind installs a skill straight from its GitHub folder — it reads SKILL.md, bundles the resource files, and stores the result locally.

  1. Open the app and go to Plugins → Skills.
  2. Choose "Install from GitHub".
  3. Paste the skill folder URL below and confirm.
    https://github.com/mohitagw15856/pm-claude-skills/tree/main/i18n/es/skills/technical-spec-template
  4. Enable the skill in any chat where you want it available.
Plugins → Skills → Add skill → From GitHub URL, then paste the folder URL and press Continue.
2

Install in another agent

Any agent that reads the Agent Skills format can use this skill — copy the folder into that agent's skills directory.

Claude Code — .claude/skills
git clone --depth 1 https://github.com/mohitagw15856/pm-claude-skills.git /tmp/pm-claude-skills
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/pm-claude-skills/i18n/es/skills/technical-spec-template .claude/skills/technical-spec-template
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Technical Spec Template in any TypingMind chat and the model takes it from there. Its name and description sit in the system prompt, and the moment a request matches, the model loads the full instructions itself — you never invoke it by hand, and it costs no tokens until it is actually used.

The model loads Technical Spec Template on its own as soon as a request matches it.

Works with any AI model

AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so Technical Spec Template is not tied to the model it was written for. Install it once in TypingMind and use it with GPT-5, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama, or a local model you run yourself — all on your own API keys.

  • Loaded only when it is needed

    The system prompt carries just the name and description. The instructions are fetched on the first matching request, so an idle skill costs nothing.

  • Switch models mid-chat

    Because the skill is instructions rather than code, changing model does not break it — the next model reads the same SKILL.md.

Skill instructions

This is the SKILL.md content the model loads. Read it before installing — a skill is instructions your model will follow.

Skill de Plantilla de Especificación Técnica

Escribe especificaciones técnicas que los ingenieros realmente lean — framing claro del problema, requisitos inequívocos, decisiones explícitas y compensaciones documentadas.

Entradas Requeridas

Pregunta al usuario por estos datos si no se proporcionan:

  • Descripción de funcionalidad o sistema (qué necesita especificarse)
  • PRD o brief de producto relacionado (si está disponible)
  • Revisores de ingeniería (cuya aprobación es necesaria)
  • Restricciones conocidas (limitaciones técnicas, requisitos de seguridad, objetivos de rendimiento)

Cuándo Escribir una Especificación Técnica

Escribe una especificación técnica cuando:

  • La funcionalidad requiere cambios en 2+ sistemas
  • Hay decisiones arquitectónicas significativas que tomar
  • Más de un ingeniero trabajará en la implementación
  • La funcionalidad tiene implicaciones de seguridad, privacidad o cumplimiento
  • El esfuerzo estimado es >5 story points

Sáltate la especificación para correcciones de bugs triviales o cambios de 1-2 horas.


Formato de Salida de Especificación Técnica

Especificación Técnica — [Nombre de Funcionalidad]

Autor: [Nombre] Estado: Borrador | En Revisión | Aprobado | Implementado Creado: [Fecha] | Última Actualización: [Fecha] Revisores: [Líder de Ing., Arquitecto, PM, Seguridad si es necesario] PRD Relacionado: [Enlace] | Epic de Jira: [Enlace]


1. Declaración del Problema

[2–3 oraciones. ¿Qué problema estamos resolviendo y por qué ahora? Sin lenguaje de solución aquí.]

2. Objetivos y No-Objetivos

Objetivos (en alcance):

  • [Resultado específico y medible]
  • [Resultado específico y medible]

No-Objetivos (explícitamente fuera de alcance):

  • [Qué esta especificación NO cubre]
  • [Suposición común a descartar tempranamente]
3. Antecedentes y Contexto

[Cualquier trabajo previo, sistemas relacionados, o contexto que los ingenieros necesitan para entender el espacio de decisión. Enlaza a especificaciones previas, ADRs, o investigación.]

4. Solución Propuesta

Enfoque de Alto Nivel: [2–4 oraciones describiendo la solución elegida. ¿Por qué este enfoque vs alternativas?]

Diagrama de Arquitectura del Sistema: [Describe o incrusta: qué servicios están involucrados, cómo fluyen los datos, qué APIs se llaman]

Cambios del Modelo de Datos:

sql
-- Nuevas tablas o cambios de esquema
[Incluye DDL o definición de esquema]

Diseño de API:

[Endpoint] [Método]
Solicitud: { [campos y tipos] }
Respuesta: { [campos y tipos] }
Códigos de error: [lista]

Detalles Clave de Implementación:

  • [Restricción técnica importante o enfoque]
  • [Manejo de casos especiales]
  • [Dependencia de terceros y versión]
5. Enfoques Alternativos Considerados
OpciónProsContrasPor Qué Rechazado
[Alt 1][Beneficios][Desventajas][Razón no elegida]
[Alt 2][Beneficios][Desventajas][Razón no elegida]
6. Consideraciones de Seguridad y Privacidad
  • Datos almacenados: [Qué datos PII o sensibles están involucrados]
  • Autenticación: [Cómo se controla el acceso]
  • Autorización: [Qué permisos se requieren]
  • Cifrado: [Requisitos en reposo / en tránsito]
  • Implicaciones de cumplimiento: [GDPR, SOC2, etc. si es relevante]
7. Rendimiento y Escalabilidad
  • Carga esperada: [Solicitudes/segundo, volumen de datos]
  • Requisitos de latencia: [Objetivos P50 / P95]
  • Estrategia de caché: [Si es aplicable]
  • Indexación de base de datos: [Nuevos índices requeridos]
  • Cuellos de botella conocidos: [Dónde estar atento]
8. Plan de Pruebas
  • Pruebas unitarias: [Escenarios clave a cubrir]
  • Pruebas de integración: [Límites del sistema a probar]
  • Pruebas de carga: [Si es crítico para el rendimiento]
  • Casos especiales: [Escenarios conocidos complicados]
  • Plan de reversión: [Cómo revertir si algo sale mal]
9. Plan de Despliegue
  • Feature flag: [Sí / No — nombre del flag]
  • Etapas de despliegue: [% de usuarios en cada etapa]
  • Monitoreo: [Métricas y alertas a configurar]
  • Criterios de éxito para progresar en el despliegue: [Qué debe ser verdadero]
  • Disparador de reversión: [Qué causaría reversión inmediata]
10. Preguntas Abiertas
PreguntaPropietarioFecha VencimientoResolución
[Pregunta sin resolver][Nombre][Fecha][Pendiente]
11. Cronograma de Implementación (Aproximado)
FaseTrabajoEsfuerzo Estimado
[Fase 1][Qué se construye][X días/points]
[Fase 2][Qué se construye][X días/points]
Total[X story points]

Pautas

  • La especificación es un registro de decisiones, no una lista de tareas — documenta por qué se tomaron las decisiones
  • Todas las preguntas abiertas deben tener un propietario y fecha de vencimiento
  • Las secciones de seguridad y privacidad nunca son opcionales para funcionalidades que tocan datos de usuario
  • Recomenda revisión asincrónica: los ingenieros leen primero, luego una sincronización de 30 minutos para resolver preguntas
  • Mantén la especificación actualizada según avanza la implementación — las especificaciones obsoletas son peores que ninguna especificación

Verificaciones de Calidad

  • La declaración del problema no contiene lenguaje de solución
  • Los no-objetivos enumeran explícitamente al menos 2 cosas que podrían asumirse dentro del alcance
  • Al menos 2 enfoques alternativos se documentan con razones de rechazo
  • La sección de seguridad y privacidad se completa para cualquier funcionalidad que toque datos de usuario
  • Todas las preguntas abiertas tienen un propietario designado y fecha de vencimiento (no "Por Definir")

Anti-Patrones

  • No incluyas lenguaje de solución en la declaración del problema — el problema debe describirse independientemente de la solución propuesta
  • No omitas alternativas consideradas — una especificación que considera solo un enfoque no ha sido adecuadamente evaluada
  • No dejes preguntas abiertas como "Por Definir" sin un propietario designado y fecha de vencimiento — las preguntas sin resolver son bloqueadores
  • No saltes las secciones de seguridad y privacidad para ninguna funcionalidad que toque datos de usuario
  • No escribas una sección de no-objetivos que esté vacía — siempre enumera al menos dos cosas que podrían asumirse dentro del alcance

Frequently asked questions

What does the Technical Spec Template AI skill do?

Crea documentos de especificación técnica estructurados que conectan requisitos de producto con implementación de ingeniería. Úsalo cuando escribas una especificación técnica, especificación de ingeniería, documento de diseño de sistema o especificación de API. Produce una especificación completa con declaración del problema, solución propuesta, modelo de datos, diseño de API, alternativas consideradas, consideraciones de seguridad, plan de pruebas y estrategia de despliegue.

Why use Technical Spec Template on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Technical Spec Template is plain Markdown rather than provider-specific code, so the same skill runs on GPT-5, Claude, Gemini, Grok, or a local model — and you can switch model mid-chat without it breaking. TypingMind runs on your own API keys, so you pay providers directly instead of a per-seat subscription, and your skills and chats stay in your own storage.

How do I install Technical Spec Template in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/mohitagw15856/pm-claude-skills/tree/main/i18n/es/skills/technical-spec-template. TypingMind reads its SKILL.md and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Technical Spec Template?

Any model you connect in TypingMind. AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so GPT, Claude, Gemini, Grok, and local models can all load this skill when a request matches it.

How many AI models can I use with Technical Spec Template?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use Technical Spec Template with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the Technical Spec Template AI skill free?

Yes. It is published on GitHub by mohitagw15856 under the MIT license. You only pay your own AI provider for the tokens you use.

What are AI skills?

An AI skill is a reusable instruction bundle that teaches an AI model how to do one specific task. It follows the open Agent Skills format: a SKILL.md file with a name and description, plus any scripts, templates or reference files the model may need. The model reads the instructions only when your request matches the skill, so an installed skill costs nothing until it is used.

How are AI skills different from plugins or MCP servers?

A plugin or MCP server gives a model new tools to call — code that runs somewhere and returns a result. An AI skill gives the model knowledge and process instead: how to approach a task, which steps to follow, what good output looks like. Skills are plain Markdown, so they need no server, no API key and no runtime, and they work with any model.

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